【摘 要】
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智能视频监控系统是计算机视觉领域新兴的研究热点。其中,视频监控系统中人体异常行为识别是智能视频监控领域的重要研究方向。由于针对传统CNN识别中使用的交叉熵损失函数以
【机 构】
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中国刑事警察学院声像资料检验技术系
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智能视频监控系统是计算机视觉领域新兴的研究热点。其中,视频监控系统中人体异常行为识别是智能视频监控领域的重要研究方向。由于针对传统CNN识别中使用的交叉熵损失函数以及softmax进行特征描述和特征分类回归过程中,无法在多角度下进行特征描述和行为目标特征描述缺失,因此,论文提出基于加法角余量损失(ArcAction)的行为识别方法解决上述问题,并运用隐马尔可夫模型将提出得到的特征进行类型识别。通过在多个大型数据集上测试实验对比分析,使总体MAP提升2%具有可行性。
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